Evaluación del negocio de la engorda bovina en predios adscritos al programa de planteles animales bajo certificación oficial en la zona de Chillán

El sector pecuario nacional ha experimentado cambios importantes durante los últimos años que lo han llevado a convertirse en una alternativa más, dentro de las opciones de exportación. En este contexto la implementación del programa de Planteles Animales Bajo Certificación Oficial (PABCO) ha planteado a todos los integrantes de la cadena de producción y comercialización desafíos en cuanto al cumplimiento de estándares de calidad exigidos por los distintos mercados de destino, como lo es la utilización de sustancias con efecto anabolizante y la alimentación del animal, prácticas que pueden ir de la mano y que tiene un peso importante en los costos productivos y por ende en el resultado exitoso del negocio  Este estudio evalúa el negocio de la engorda bovina de productores pertenecientes al programa PABCO, mediante la conformación de una estructura de costos, con un especial enfoque en los costos de alimentación. La información se obtuvo mediante encuestas y entrevistas a productores de la zona de Chillán y por medio de entrevistas a profesionales de la zona. El análisis se basa en variables cualitativas y cuantitativas de los sistemas productivos, para evaluar los aspectos productivos, económicos y de negocio en la etapa de engorda.  Los resultados revelan que al considerar todos los costos de la etapa de engorda, el costo promedio de un animal terminado es de $337.047 para los predios PABCO A y de$312.822 para los predios PABCO B. Existe una diferencia de $24.226, lo que demuestra una mayor eficiencia productiva por parte del grupo PABCO B. Además  el 86$18.133 y $31.613 por animal para los productores PABCO A y PABCO B, respectivamente, lo que indica que los productores PABCO A, de este estudio, desarrollan una engorda ineficiente desde la perspectiva del negocio.

Dielectric relaxation dynamics of high-temperature piezoelectric polyimide copolymers

Polyimide co-polymers have been prepared based on different diamines as co-monomers: a diamine without CN groups and a novel synthesized diamine with two CN groups prepared by polycondensation reaction followed by thermal cyclodehydration. Dielectric spectroscopy measurements were performed and the dielectric complex function, ac conductivity and electric modulus of the co-polymers were investigated as a function of CN group content in the frequency range from 0.1 Hz to 107 Hz at temperatures from 25 to 260 °C. For all samples and temperatures above 150ºC, the dielectric constant increases with increasing temperature due to increaseing conductivity. The α-relaxation is just detected for the sample without CN groups, being this relaxation overlapped by the electrical conductivity contributions in the remaining samples. For the copolymer samples and the polymer with CN groups an important Maxwell-Wagner-Sillars contribution is detected. The mechanisms responsible for the dielectric relaxation, conduction process and electric modulus response have been discussed as a function of the CN groups content present in the samples.This work was supported by FEDER through the COMPETE Program and by the Portuguese Foundation for Science and Technology (FCT) in the framework of the Strategic Project PESTC/FIS/UI607/2011 and grants SFRH/BD/ 62507/2009 (A.C.L.) SFRH/BD/68499/2010 (C.M.C.). The authors also thank funding from “Matepro – Optimizing Materials and Processes”, ref. NORTE-07-0124-FEDER-000037”, co-funded by the “Programa Operacional Regional do Norte” (ON.2 – O Novo Norte), under the “Quadro de Referência Estratégico Nacional” (QREN), through the “Fundo Europeu de Desenvolvimento Regional” (FEDER). RSS acknowledge the support of the Spanish Ministry of Economy and Competitiveness through the project MAT2012-38359-C03-01 (including the FEDER financial support). Authors also thank the Basque Country Government for financial support (ACTIMAT project, ETORTEK Program, IE13-380, and Ayudas para Grupos de Investigación del Sistema Universitario Vasco Program, IT718-13)

The CALIFA survey across the Hubble sequence: Spatially resolved stellar population properties in galaxies

© ESO, 2015. Various different physical processes contribute to the star formation and stellar mass assembly histories of galaxies. One important approach to understanding the significance of these different processes on galaxy evolution is the study of the stellar population content of today's galaxies in a spatially resolved manner. The aim of this paper is to characterize in detail the radial structure of stellar population properties of galaxies in the nearby universe, based on a uniquely large galaxy sample, considering the quality and coverage of the data. The sample under study was drawn from the CALIFA survey and contains 300 galaxies observed with integral field spectroscopy. These cover a wide range of Hubble types, from spheroids to spiral galaxies, while stellar masses range from MBlack star ∼ 109 to 7 × 1011 M⊙. We apply the fossil record method based on spectral synthesis techniques to recover the following physical properties for each spatial resolution element in our target galaxies: the stellar mass surface density (μBlack star), stellar extinction (AV), light-weighted and mass-weighted ages ('log age'L, 'log age'M), and mass-weighted metallicity ('log ZBlack star'M). To study mean trends with overall galaxy properties, the individual radial profiles are stacked in seven bins of galaxy morphology (E, S0, Sa, Sb, Sbc, Sc, and Sd). We confirm that more massive galaxies are more compact, older, more metal rich, and less reddened by dust. Additionally, we find that these trends are preserved spatially with the radial distance to the nucleus. Deviations from these relations appear correlated with Hubble type: earlier types are more compact, older, and more metal rich for a given MBlack star, which is evidence that quenching is related to morphology, but not driven by mass. Negative gradients of 'log age'L are consistent with an inside-out growth of galaxies, with the largest 'log age'L gradients in Sb-Sbc galaxies. Further, the mean stellar ages of disks and bulges are correlated and with disks covering a wider range of ages, and late-type spirals hosting younger disks. However, age gradients are only mildly negative or flat beyond R ∼ 2 HLR (half light radius), indicating that star formation is more uniformly distributed or that stellar migration is important at these distances. The gradients in stellar mass surface density depend mostly on stellar mass, in the sense that more massive galaxies are more centrally concentrated. Whatever sets the concentration indices of galaxies obviously depends less on quenching/morphology than on the depth of the potential well. There is a secondary correlation in the sense that at the same MBlack star early-type galaxies have steeper gradients. The μBlack star gradients outside 1 HLR show no dependence on Hubble type. We find mildly negative 'log ZBlack star'M gradients, which are shallower than predicted from models of galaxy evolution in isolation. In general, metallicity gradients depend on stellar mass, and less on morphology, hinting that metallicity is affected by both - the depth of the potential well and morphology/quenching.Support from the Spanish Ministerio de Economia y Competitividad, through projects AYA2010-15081 (PI R.G.D.), and Junta de Andalucia FQ1580 (PI R.G.D.), AYA2010-22111-C03-03, and AYA2010-10904E (S.F.S.). We also thank the Viabilidad, Diseno, Acceso y Mejora funding program, ICTS-2009-10, for funding the data acquisition of this project. R.C.F. thanks the hospitality of the IAA and the support of CAPES and CNPq. R.G.D. acknowledges the support of CNPq (Brazil) through Programa Ciencia sem Fronteiras (401452/2012-3). A.G. acknowledges support from EU FP7/2007-2013 under grant agreement n.267251 (AstroFIt) and from the EU Marie Curie Integration Grant >SteMaGE> Nr. PCIG12-GA-2012-326466. C.J.W. acknowledges support through the Marie Curie Career Integration Grant 303912. E.P. acknowledges support from the Guillermo Haro program at INAOE. Support for L.G. is provided by the Ministry of Economy, Development, and Tourism's Millennium Science Initiative through grant IC120009, awarded to The Millennium Institute of Astrophysics, MAS. L.G. acknowledges support by CONICYT through FONDECYT grant 3140566. J.I.P. acknowledges financial support from the Spanish MINECO under grant AYA2010-21887-C04-01 and from Junta de Andalucia Excellence Project PEX2011-FQM7058. I.M., J.M. and A.d.O. acknowledge support from the project AYA2013-42227-P. RAM is funded by the Spanish program of International Campus of Excellence Moncloa (CEI). J.M. A. acknowledges support from the European Research Council Starting Grant (SEDmorph; P.I. V. Wild).Peer Reviewe

Overview of recent TJ-II stellarator results

The main results obtained in the TJ-II stellarator in the last two years are reported. The most important topics investigated have been modelling and validation of impurity transport, validation of gyrokinetic simulations, turbulence characterisation, effect of magnetic configuration on transport, fuelling with pellet injection, fast particles and liquid metal plasma facing components. As regards impurity transport research, a number of working lines exploring several recently discovered effects have been developed: the effect of tangential drifts on stellarator neoclassical transport, the impurity flux driven by electric fields tangent to magnetic surfaces and attempts of experimental validation with Doppler reflectometry of the variation of the radial electric field on the flux surface. Concerning gyrokinetic simulations, two validation activities have been performed, the comparison with measurements of zonal flow relaxation in pellet-induced fast transients and the comparison with experimental poloidal variation of fluctuations amplitude. The impact of radial electric fields on turbulence spreading in the edge and scrape-off layer has been also experimentally characterized using a 2D Langmuir probe array. Another remarkable piece of work has been the investigation of the radial propagation of small temperature perturbations using transfer entropy. Research on the physics and modelling of plasma core fuelling with pellet and tracer-encapsulated solid-pellet injection has produced also relevant results. Neutral beam injection driven Alfvénic activity and its possible control by electron cyclotron current drive has been examined as well in TJ-II. Finally, recent results on alternative plasma facing components based on liquid metals are also presented. ISSN:0029-5515 ISSN:1741-432

XLVIII Coloquio Argentino de Estadística. VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga Modalidad virtual

Esta publicación es una compilación de las actividades realizadas en el marco del XLVIII Coloquio Argentino de Estadística y la VI Jornada de Educación Estadística Martha Aliaga organizada por la Sociedad Argentina de Estadística y la Facultad de Ciencias Económicas. Se presenta un resumen para cada uno de los talleres, cursos realizados, ponencias y poster presentados. Para los dos últimos se dispone de un hipervínculo que direcciona a la presentación del trabajo. Ellos obedecen a distintas temáticas de la estadística con una sesión especial destinada a la aplicación de modelos y análisis de datos sobre COVID-19.Fil: Saino, Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Stimolo, María Inés. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ortiz, Pablo. Universidad Nacional de córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Guardiola, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Aguirre, Alberto Frank Lázaro. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Alves Nogueira, Denismar. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Beijo, Luiz Alberto. Universidade Federal de Alfenas. Departamento de Estatística. Instituto de Ciências Exatas; Brasil.Fil: Solis, Juan Manuel. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Alabar, Fabio. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Ruiz, Sebastián León. Universidad Nacional de Jujuy. Centro de Estudios en Bioestadística, Bioinformática y Agromática; Argentina.Fil: Hurtado, Rafael. Universidad Nacional de Jujuy; Argentina.Fil: Alegría Jiménez, Alfredo. Universidad Técnica Federico Santa María. Departamento de Matemática; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Departamento de Ingeniería en Minas; Chile.Fil: Emery, Xavier. Universidad de Chile. Advanced Mining Technology Center; Chile.Fil: Álvarez-Vaz, Ramón. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Massa, Fernando. Universidad de la República. Instituto de Estadística. Departamento de Métodos Cuantitativos; Uruguay.Fil: Vernazza, Elena. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Lezcano, Mikaela. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Urruticoechea, Alar. Universidad Católica del Uruguay. Facultad de Ciencias de la Salud. Departamento de Neurocognición; Uruguay.Fil: del Callejo Canal, Diana. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Canal Martínez, Margarita. Universidad Veracruzana. Instituto de Investigación de Estudios Superiores, Económicos y Sociales; México.Fil: Ruggia, Ornela. CONICET; Argentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Agropecuarias. Departamento de desarrollo rural; Argentina.Fil: Tolosa, Leticia Eva. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Rojo, María Paula. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Nicolas, María Claudia. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina. Universidad Católica de Córdoba; Argentina.Fil: Barbaroy, Tomás. Universidad Nacional de Córdoba; Argentina.Fil: Villarreal, Fernanda. CONICET, Universidad Nacional del Sur. Instituto de Matemática de Bahía Blanca (INMABB); Argentina.Fil: Pisani, María Virginia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Quintana, Alicia. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Elorza, María Eugenia. CONICET. Universidad Nacional del Sur. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Peretti, Gianluca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Paccapelo, María Valeria. Department of Agriculture and Fisheries. Leslie Research Facility; Australia.Fil: Cuesta, Cristina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadísticas. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas en Estadística; Argentina.Fil: Saenz, José Luis. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Luna, Silvia. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Paredes, Paula. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria Santa Cruz; Argentina.Fil: Maglione, Dora. Universidad Nacional de la Patagonia Austral; Argentina.Fil: Rosas, Juan E. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Pérez de Vida, Fernando. Instituto Nacional de Investigación Agropecuaria (INIA); Uruguay.Fil: Marella, Muzio. Sociedad Anónima Molinos Arroceros Nacionales (SAMAN); Uruguay.Fil: Berberian, Natalia. Universidad de la República. Facultad de Agronomía; Uruguay.Fil: Ponce, Daniela. Universidad Estadual Paulista. Facultad de Medicina; Brasil.Fil: Silveira, Liciana Vaz de A. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Freitas Galletti, Agda Jessica de. Universidad Estadual Paulista; Brasil.Fil: Bellassai, Juan Carlos. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Pappaterra, María Lucía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Exactas Físicas y Naturales. Centro de Investigación y Estudios de Matemáticas (CIEM-Conicet); Argentina.Fil: Ojeda, Silvia María. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Matemática, Astronomía, Física y Computación; Argentina.Fil: Ascua, Melina Belén. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Roldán, Dana Agustina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Rodi, Ayrton Luis. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Ventre, Giuliana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: González, Agustina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Palacio, Gabriela. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Bigolin, Sabina. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Ferrero, Susana. Universidad Nacional de Rio Cuarto. Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Del Medico, Ana Paula. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Pratta, Guillermo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Instituto de Investigaciones en Ciencias Agrarias de Rosario (IICAR); Argentina.Fil: Tenaglia, Gerardo. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Instituto de Investigación y Desarrollo Tecnológico para la Agricultura Familiar; Argentina.Fil: Lavalle, Andrea. Universidad Nacional del Comahue. Departamento de Estadística; Argentina.Fil: Demaio, Alejo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Hernández, Paz. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Di Palma, Fabricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Calizaya, Pablo. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Avalis, Francisca. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Caro, Norma Patricia. Universidad Nacional de Córdoba. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Fernícola, Marcela. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Nuñez, Myriam. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Dundray, , Fabián. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Calviño, Amalia. Universidad de Buenos Aires. Instituto de Química y Metabolismo del Fármaco. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Farfán Machaca, Yheni. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Paucar, Guillermo. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Departamento Académico de Matemáticas y Estadística; Argentina.Fil: Coaquira, Frida. Universidad Nacional de San Antonio Abad del Cusco. Escuela de posgrado UNSAAC; Argentina.Fil: Ferreri, Noemí M. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Pascaner, Melina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Martinez, Facundo. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Bossolasco, María Luisa. Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Ciencias Naturales e Instituto Miguel Lillo; Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Bortolotto, Eugenia B. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Faviere, Gabriela S. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Angelini, Julia. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Centro de Estudios Fotosintéticos y Bioquímicos (CEFOBI); Argentina.Fil: Cervigni, Gerardo. Universidad Nacional de Rosario. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Valentini, Gabriel. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria. Estación Experimental Agropecuaria INTA San Pedro; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C.. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Bioquímicas y Farmacéuticas; Argentina.Fil: Chiapella, Luciana C. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Grendas, Leandro. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Daray, Federico. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET); Argentina.Fil: Daray, Federico. Universidad Buenos Aires. Facultad de Medicina. Instituto de Farmacología; Argentina.Fil: Leal, Danilo. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Nicolis, Orietta. Universidad Andrés Bello. Facultad de Ingeniería; Chile.Fil: Bonadies, María Eugenia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Ponteville, Christiane. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Farmacia y Bioquímica; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Catalano, Mara. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Dillon, Justina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Carnevali, Graciela H. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura; Argentina.Fil: Justo, Claudio Eduardo. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Agrimensura. Grupo de Aplicaciones Matemáticas y Estadísticas (UIDET); Argentina.Fil: Iglesias, Maximiliano. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Gómez, Pablo Sebastián. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Sociales. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina.Fil: Real, Ariel Hernán. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Vargas, Silvia Lorena. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: López Calcagno, Yanil. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Batto, Mabel. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Sampaolesi, Edgardo. Universidad Nacional de Luján. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Tealdi, Juan Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Buzzi, Sergio Martín. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemática; Argentina.Fil: García Bazán, Gaspar. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Monroy Caicedo, Xiomara Alejandra. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Bermúdez Rubio, Dagoberto. Universidad Santo Tomás. Facultad de Estadística; Colombia.Fil: Ricci, Lila. Universidad Nacional de Mar del Plata. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Centro Marplatense de Investigaciones Matemáticas; Argentina.Fil: Kelmansky, Diana Mabel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales. Instituto de Cálculo; Argentina.Fil: Rapelli, Cecilia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: García, María del Carmen. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Bussi, Javier. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Méndez, Fernanda. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística (IITAE); Argentina.Fil: García Mata, Luis Ángel. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Ramírez González, Marco Antonio. Universidad Nacional Autónoma de México. Facultad de Estudios Superiores Acatlán; México.Fil: Rossi, Laura. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Vicente, Gonzalo. Universidad Nacional de Cuyo. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina. Universidad Pública de Navarra. Departamento de Estadística, Informática y Matemáticas; España.Fil: Scavino, Marco. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Estragó, Virginia. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Muñoz, Matías. Presidencia de la República. Comisión Honoraria para la Salud Cardiovascular; Uruguay.Fil: Castrillejo, Andrés. Universidad de la República. Facultad de Ciencias Económicas y de Administración. Instituto de Estadística; Uruguay.Fil: Da Rocha, Naila Camila. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP. Departamento de Bioestadística; BrasilFil: Macola Pacheco Barbosa, Abner. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho- UNESP; Brasil.Fil: Corrente, José Eduardo. Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho – UNESP. Instituto de Biociencias. Departamento de Bioestadística; Brasil.Fil: Spataro, Javier. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Salvatierra, Luca Mauricio. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Nahas, Estefanía. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Márquez, Viviana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Boggio, Gabriela. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Arnesi, Nora. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Harvey, Guillermina. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Settecase, Eugenia. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Instituto de Investigaciones Teóricas y Aplicadas de la Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Wojdyla, Daniel. Duke University. Duke Clinical Research Institute; Estados Unidos.Fil: Blasco, Manuel. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Economía y Finanzas; Argentina.Fil: Stanecka, Nancy. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Caro, Valentina. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Instituto de Estadística y Demografía; Argentina.Fil: Sigal, Facundo. Universidad Austral. Facultad de Ciencias Empresariales. Departamento de Economía; Argentina.Fil: Blacona, María Teresa. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística. Escuela de Estadística; Argentina.Fil: Rodriguez, Norberto Vicente. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: Loiacono, Karina Valeria. Universidad Nacional de Tres de Febrero; Argentina.Fil: García, Gregorio. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Ciardullo, Emanuel. Instituto Nacional de Estadística y Censos. Dirección Nacional de Metodología Estadística; Argentina.Fil: Funkner, Sofía. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Dieser, María Paula. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: Martín, María Cristina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Peitton, Lucas. Universidad Nacional de Rosario. Facultad de Ciencias Económicas y Estadística; Argentina. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Borgognone, María Gabriela. Queensland Department of Agriculture and Fisheries; Australia.Fil: Terreno, Dante D. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Castro González, Enrique L. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Contabilidad; Argentina.Fil: Roldán, Janina Micaela. Universidad Nacional de La Pampa. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Fil: González, Gisela Paula. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina. Universidad Nacional del Sur; Argentina.Fil: De Santis, Mariana. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas; Argentina.Fil: Geri, Milva. CONICET. Instituto de Investigaciones Económicas y Sociales del Sur; Argentina.Fil: Geri, Milva. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Economía; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Matemática; Argentina.Fil: Marfia, Martín. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ciencias Básicas; Argentina.Fil: Kudraszow, Nadia L. Universidad Nacional de la Plata. Facultad de Ciencias Exactas. Centro de Matemática de La Plata; Argentina.Fil: Closas, Humberto. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Amarilla, Mariela. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: Jovanovich, Carina. Universidad Tecnológica Nacional; Argentina.Fil: de Castro, Idalia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Franchini, Noelia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Cruz, Rosa. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Dusicka, Alicia. Universidad Nacional del Nordeste; Argentina.Fil: Quaglino, Marta. Universidad Nacional de Rosario; Argentina.Fil: Kalauz, Roberto José Andrés. Investigador Independiente; Argentina.Fil: González, Mariana Verónica. Universidad Nacional de Córdoba. Facultad de Ciencias Económicas. Departamento de Estadística y Matemáticas; Argentina.Fil: Lescano, Maira Celeste.

Calidad microbiológica del aire en una clínica óptica

Introducción: el aire como fluido está presente en diferentes espacios. Es probable quecontenga diferentes contaminantes, incluyendo microorganismos patógenos, que, debidoa factores ambientales, se encuentran dispersos en el entorno hospitalario, donde son responsablesde causar enfermedades en poblaciones vulnerables. Además de ser consideradascomo un riesgo para la salud, las enfermedades nosocomiales generan costos de tratamientomuy altos, que varían de 13 a 15 millones de pesos por enfermedad durante el tratamiento.Objetivo: determinar la calidad microbiológica del aire en los baños, los pasillos, la recepcióny algunos espacios de almacenamiento de una clínica óptica en Colombia. Método: serealizó una visita inicial a la clínica para el muestreo microbiológico del aire con el equipoMASS 100, siguiendo una ruta de muestreo diseñada de acuerdo con la norma técnicaISO 14644, además de mediciones de porcentaje de humedad relativa y velocidad delviento durante dos semanas. La caracterización bacteriana se verificó utilizando un sistemaautomatizado Vitek. Resultados: se identificó que el 64% de las secciones de muestreoestán por encima del límite establecido por la norma ISO 14644 de unidades formadorasde colonias (UFC) para áreas limpias. Este estudio identificó 14 géneros bacterianos, comoStaphylococcus (26,3%), Pantoea (10,5%) y Sphingomonas (5,3%). Conclusiones: aunqueel presente estudio evidenció un alto número de UFC en el aire de la clínica, la mayoríade estos géneros son agentes bacterianos saprófitos y oportunistas

Evaluación del negocio de la engorda bovina en predios adscritos al programa de planteles animales bajo certificación oficial en la zona de Chillán

El sector pecuario nacional ha experimentado cambios importantes durante los últimos años que lo han llevado a convertirse en una alternativa más, dentro de las opciones de exportación. En este contexto la implementación del programa de Planteles Animales Bajo Certificación Oficial (PABCO) ha planteado a todos los integrantes de la cadena de producción y comercialización desafíos en cuanto al cumplimiento de estándares de calidad exigidos por los distintos mercados de destino, como lo es la utilización de sustancias con efecto anabolizante y la alimentación del animal, prácticas que pueden ir de la mano y que tiene un peso importante en los costos productivos y por ende en el resultado exitoso del negocio  Este estudio evalúa el negocio de la engorda bovina de productores pertenecientes al programa PABCO, mediante la conformación de una estructura de costos, con un especial enfoque en los costos de alimentación. La información se obtuvo mediante encuestas y entrevistas a productores de la zona de Chillán y por medio de entrevistas a profesionales de la zona. El análisis se basa en variables cualitativas y cuantitativas de los sistemas productivos, para evaluar los aspectos productivos, económicos y de negocio en la etapa de engorda.  Los resultados revelan que al considerar todos los costos de la etapa de engorda, el costo promedio de un animal terminado es de $337.047 para los predios PABCO A y de$312.822 para los predios PABCO B. Existe una diferencia de $24.226, lo que demuestra una mayor eficiencia productiva por parte del grupo PABCO B. Además  el 86$18.133 y $31.613 por animal para los productores PABCO A y PABCO B, respectivamente, lo que indica que los productores PABCO A, de este estudio, desarrollan una engorda ineficiente desde la perspectiva del negocio.

Association between the Presence of the Panton-Valentine Leukocidin-Encoding Gene and a Lower Rate of Survival among Hospitalized Pulmonary Patients with Staphylococcal Disease

4 pag.- 1 fig.- 2 tab.Staphylococcus aureus is responsible for more than 2% of cases of communityacquired pneumonia and 10% of cases of nosocomial-acquired pneumonia. The lethality rate of such infections ranges from 30% to 80%. These infections are complicated by the fact that these bacteria have acquired diverse genetic information that makes them resistant to most antibiotics. Methicillin-resistant S. aureus (MRSA) is the most common cause of serious hospital-acquired infections (1). Infections of the respiratory tract by S. aureus can be more severe if the infecting strain produces the Panton-Valentine leukocidin (PVL) (11). The serious impact of PVL positive S. aureus infections seems to be associated with pulmonary complications.We are grateful to J.P. de Torres for critical reading of the manuscript. The study was partially supported by grants FUNCIS 02/38 and MEC BIO2002/00953, Spain, to S.M.A. S.M.A. was partially supported by Public Health Research Foundation (FIS) grant 99/3060, Spain. E.P.R. and C.L.A. were partially supported by grants from Consejería de Educación, Cultura y Deportes and FUNCIS, respectively, Gobierno de Canarias Autonomous Government, Spain.Peer reviewe

Pressure-less spark plasma sintering of 3D-plotted titanium porous structures

Additive manufacturing of titanium porous structures by direct ink writing involves the removal of the binder needed for powder extrusion and subsequent sintering to consolidate the 3D-plotted body. In this work, pressure-less spark plasma sintering (PL-SPS) was systematically studied for fast consolidation of titanium porous structures. Furthermore, poloxamer 407 was used as the binder and the lowest temperature possible was identified for its thermal elimination. The results show for the first time that PL-SPS generated sintering conditions similar to those generated by conventional pressure-less sintering, producing hierarchical titanium porous structures with equivalent densification, shrinkage, and surface roughness, but with minimal grain growth. The thermal responses of the die and material showed efficient radiation heat transfer, allowing fast heating (100 °C/min) of one sample per run, promoting the formation of sintering necks and powder densification in 10 min, which is much faster than conventional sintering that requires at least 2 h of dwell time. However, the process operates at a sintering temperature 200–300 °C above the conventional sintering temperature, and at the expense of high consumption of electrical energy to achieve such a high heating rate. The mechanical strength of the resulting titanium structures increases with increasing strand densification at nearly constant strand separation, resulting in strong and plastic porous structures